halcon 灰度均衡化

灰度均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过扩展图像的灰度动态范围来增强图像的对比度。在Halcon中，可以使用equ_histo_image()函数来实现灰度均衡化。具体步骤如下：
1. 读入图像并获取图像分辨率，可以使用read_image()和get_image_size()函数。
2. 对图像进行灰度均衡化，可以使用equ_histo_image()函数。
3. 计算灰度值分布并显示在原图上，可以使用gray_histo()函数。
4. 将直方图转换为区域，可以使用gen_region_histo()函数。

需要注意的是，灰度均衡化会降低图像的对比度，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。

示例代码如下：

read_image(Image, 'fabrik')
get_image_size(Image, Width, Height)
equ_histo_image(Image,Imagehisto)
gray_histo(Imagehisto, Imagehisto, AbsHisto3, RelHisto3)
gen_region_histo (Histo3, AbsHisto3, 255, 255, 1)

相关问题

halcon 图像灰度均衡

以下是使用Halcon进行图像灰度均衡的示例代码：

read_image(Image, 'image.jpg')  // 读入图像
get_image_size(Image, Width, Height)  // 获取图像分辨率
gray_image(Image, ImageGray)  // 将图像转换为灰度图像
histogram(ImageGray, 0, 255, 'all', Histogram)  // 计算灰度直方图
cum_histogram(Histogram, CumHistogram)  // 计算累积直方图
normalize_cum_histogram(CumHistogram, 0, 255, NormCumHistogram)  // 归一化累积直方图
linearize(ImageGray, ImageEq, NormCumHistogram, 0, 255)  // 灰度线性变换

以上代码中，我们首先使用`read_image`函数读入图像，然后使用`get_image_size`函数获取图像的分辨率。接着，我们将图像转换为灰度图像，并使用`histogram`函数计算灰度直方图。然后，我们使用`cum_histogram`函数计算累积直方图，并使用`normalize_cum_histogram`函数将累积直方图归一化。最后，我们使用`linearize`函数进行灰度线性变换，得到均衡化后的图像。

halcon 灰度拉伸

A：

灰度拉伸是一种常用的图像增强技术，可以增强图像的对比度和细节。在Halcon中，可以使用以下函数来进行灰度拉伸：

1. stretch_image：该函数可以对图像进行线性或非线性拉伸，将像素值映射到指定的范围内。

2. equalize_histogram：该函数可以对图像进行直方图均衡化，使像素值在整个灰度范围内分布均匀，从而增强图像对比度。

以下是使用stretch_image函数进行线性灰度拉伸的示例代码：

* 加载图像
read_image(Image,'test.jpg')

* 灰度拉伸
stretch_image(Image,ImageStretched,0,255,10,245)

* 显示拉伸后的图像
disp_image(ImageStretched)

在上述代码中，第三个参数0表示输入图像的最小像素值，第四个参数255表示输入图像的最大像素值。第五个参数10表示输出图像的最小像素值，第六个参数245表示输出图像的最大像素值。其余像素值将通过线性插值计算得到。可以根据实际情况进行调整，以达到最佳效果。